XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System全局优化
基于 Preisach 的存储设备和全局优化器
Preisach 模型长期以来一直被用作各种物理性质的磁滞现象的数学模型。本文的目的是证明 Preisach 模型可能找到其他非常有趣的应用。也就是说，如果将 Preisach 模型实现为具有互连矩形环路元件的设备，那么这种实现可以用作新型数据存储设备以及模拟全局优化器。本文由三部分组成。在第一部分中，简要总结了与 Preisach 模型相关的基本选择性事实并描述了其设备实现。在第二部分中，解释了此类实现作为新型数据存储设备的用途。最后，第三部分讨论了如何将 Preisach 模型类型的设备用作独特的模拟类型全局优化器。
一种新型的生物启发的元疗法用于全局优化
本文介绍了山羊优化算法（GOA），这是一种新型的生物启发的元疗法，灵感来自山羊的适应性行为。从他们的觅食策略，运动模式和逃避寄生虫的能力中汲取灵感，果阿旨在有效地平衡探索和剥削。该算法结合了三种关键机制：用于全球搜索的自适应觅食策略，一种用于精炼解决方案的运动方法以及一种跳跃机制来逃避本地Optima。此外，解决方案过滤过程通过维持人群中的多样性来增强鲁棒性。果阿的性能是针对良好的元启发术评估的，包括颗粒群优化（PSO），灰狼优化器（GWO），遗传算法（GA），鲸鱼优化算法（WOA）和人造Bee Colony（ABC）。比较结果证明了果阿的出色收敛速度，增强的全球搜索效率以及提高的解决方案精度。这些改进的统计意义将通过Wilcoxon Rank-sum检验验证。尽管有效，果阿仍面临一些挑战，包括计算复杂性和对参数设置的敏感性，这为进一步的优化留出了空间。未来的研究将探讨自适应参数调整，与其他元启发式学的杂交以及供应链管理，生物信息学和能量优化的现实应用。调查结果表明，果阿在生物启发的优化技术方面提供了有希望的进步。
提取紧凑型瞬态热模型，用于基于SIC MOSFET开关的全局优化功率系统
anaïsCassou *1，Quang Chuc Nguyen 2，Patrick Tounsi 1，Jean-Pierre Fradin 3，Marc Budinger 4，Ion Hazyuk 4 1 CNR，Laas，Laas，7 Avenue du du Colonel Roche Roche，Univ。De Toulouse, INSA, LAAS, F-31400 Toulouse, France 2 IRT Saint-Exupéry, 3 Rue Tarfaya - CS34436, 31400 Toulouse cedex 4, France 3 ICAM, site de Toulouse, 75 avenue de Grande Bretagne, 31076 Toulouse Cedex 3, France 4 Université de Toulouse, ICA (INSA, UPS，地雷Albi，Isae），135 Av。de rangueil，31077法国图卢兹 *电子邮件：anais.cassou@laas.fr本文在优化电源转换系统时涉及紧凑型瞬态热模型的兴趣。这些模型必须考虑基于SIC MOSFET的功率模块的不同芯片之间的热耦合效应。在模拟工具（例如ModelICA）中很容易实现开发的模型。我们将表明，对于在低占空比工作周期或快速变化的功率需求的应用程序，瞬态模型可以通过减轻系统来改善全球最佳设计。这种方法还确保连接温度不超过其极限值。
基准元启发式优化
问题，使用局部优化技术通常不足以解决此类问题。搜索受初始点的影响很大，并且不能保证全局最优。 B.全局优化 最近，更复杂的方法集中在全局优化上，即在所有可行邻域中搜索最小的目标值。设计了各种各样的全局优化方法，未来很多年还会引入更先进的技术或方法。 1975 年首次提到全局优化 [ 2 ]。现在几十年后，优化问题已经成熟，一些旨在解决某些问题的方法效果最好。因此，在本实验中，我们将比较多种不同的方法。 III.文献综述 A.遗传算法 计算机模拟进化是一个想法，由 Barricelli 于 1954 年付诸实践，就在艾伦图灵提出具有学习能力的机器四年后。[ 3 ] 遗传算法 (GA) 这个名字本身来自于它模仿进化生物学技术的事实。
事件框架立体声相机系统的动态校准框架
摘要 - 事件摄像机和常规框架摄像机的融合是一个新颖的研究场，由事件摄像头和框架摄像头组成的立体声结构可以结合两者的优势。本文为事件框架立体声摄像机系统开发了动态校准框架。在此框架中，第一个步骤是在圆网校准模式上完成初始检测，并提出了滑动窗口时间匹配方法以匹配事件框架对。然后，为两个摄像机设计了一种重新填充方法，以获取模式的准确信息。尤其是对于事件摄像机，具有较高计算效率的斑块大小运动补偿方法旨在实现扭曲事件图像中两个摄像机和拟合圆的时间同步。最后，通过构造具有两种类型边缘的姿势地标图，两个相机之间的姿势在全局优化了全局优化。所提出的校准框架具有高实时性能和易于部署的优点，并且通过基于自记录的数据集进行了实验来验证其有效性。本文的代码发布于：http：//github.com/rayhu95/efsc calib。
Grad Bro 2.r1 - 数学科学
最近开设的高级研究生课程 应用和计算数学与数学生物学 分析和计算神经科学 渐近线 生物波和振荡 计算流体动力学 金融数学 数学流体动力学 I 和 II 数学生物学基础 高性能计算 逆问题和全局优化 数学建模 数值线性代数 最优传输 常微分方程 偏微分方程 生物系统中的模式形成 科学计算 随机微分方程 系统计算神经科学
富含硼的金属二吡啶的非平衡反应性...
图1：富含硼的六角形面孔的热力学的从头开始。（a）BOB 2表面的表面相图，其额外表面硼的覆盖范围与B大典型的全局优化采样的覆盖范围不同。虚线标记了与B富集相关的化学潜力。（b）在与B富集相关的化学势方面，采样表面相的大规范自由能。（c）三个表面相（B 0，B 1/9和B 1/3）结构的顶部和前视图，可以通过硼 - 富集来制备。额外的硼原子以黄色圆圈标记。原子的颜色代码：mo - 蓝色，b - 粉红色。
基于EEG的驱动疲劳检测，使用两级学习层次径向基础函数 将药物重新定位到阿尔茨海默氏病的三孔深神经网络中的线粒体融合蛋白2 表观遗传时钟捕获的DNA甲基化加速年龄影响乳腺癌风险
脑电图（EEG）的驾驶疲劳检测最近由于脑电图技术的非侵入性，低成本和可饮用的性质而引起了人们的关注，但是从嘈杂的EEG EEG信号中提取信息以驱动疲劳检测的嘈杂的EEG信号仍然具有挑战性。径向基函数（RBF）神经网络由于其线性参数网络结构，强大的非线性近似能力和所需的概括属性而吸引了很多注意力。RBF网络性能在很大程度上取决于网络参数，例如隐藏节点的数量，中心向量的数量，宽度和输出权重。但是，直接优化所有网络参数的全局优化方法通常会导致高评估成本和缓慢的收敛性。为了提高基于EEG的驱动疲劳检测模型的准确性和效率，本研究旨在开发两级学习层次结构RBF网络（RBF-TLLH），该网络（RBF-TLLH）允许对关键网络参数进行全局优化。在模拟驾驶环境中，在疲劳和警报状态下，在疲劳和警报状态下收集了实验性脑电图数据。首先利用主成分分析来从EEG信号中提取特征，然后使用拟议的RBF-TLLH用于驾驶状态（疲劳与警报）分类。结果表明，与其他广泛使用的人工神经网络相比，提出的RBF-TLLH方法实现了更好的分类性能（平均准确性：92.71％；接收器工作曲线下的面积：0.9199）。此外，只需要使用拟议的RBF-TLLH分类器中的培训数据集确定三个核心参数，这增加了其可靠性和适用性。发现表明，提出的RBF-TLLH方法可以用作可靠的基于EEG的驱动疲劳检测的有希望的框架。
用于 MDO 流程的完整飞机结构的自动尺寸确定过程
A. Schuster 1 , J. Scherer 2 , T. Führer 1 , T. Bach 1 , D. Kohlgrüber 2 德国航空航天中心 1 复合结构与自适应系统研究所 Lilienthalplatz 7, 38108 Braunschweig, 德国 2 结构与设计研究所 Pfaffenwaldring 38-40, 70569 Stuttgart, 德国 摘要 以下论文概述了完整飞机结构的自动定尺寸过程，该过程是德国航空航天中心 (DLR) 开发的多学科优化过程的一部分。它涵盖了飞机模型生成、模型分析和实施的尺寸概念的所有方面。在主要关注全局优化过程中的基于金属的尺寸时，还详细描述了替代复合材料定尺寸概念。此外，还将说明自动定型过程的示例性结果。